論文の概要: Ultrafast Image Categorization in Biology and Neural Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03635v4
• Date: Wed, 31 May 2023 05:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 04:39:51.579057
• Title: Ultrafast Image Categorization in Biology and Neural Models
• Title（参考訳）: 生体・神経モデルにおける超高速画像分類
• Authors: Jean-Nicolas J\'er\'emie, Laurent U Perrinet
• Abstract要約: 生態学的に人間に関係のある2つの独立したタスクについて,標準VGG 16 CNNを再訓練した。 ネットワークの再トレーニングは、精神物理学的なタスクで報告されたのに匹敵する、人間のようなパフォーマンスのレベルを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans are able to categorize images very efficiently, in particular to detect the presence of an animal very quickly. Recently, deep learning algorithms based on convolutional neural networks (CNNs) have achieved higher than human accuracy for a wide range of visual categorization tasks. However, the tasks on which these artificial networks are typically trained and evaluated tend to be highly specialized and do not generalize well, e.g., accuracy drops after image rotation. In this respect, biological visual systems are more flexible and efficient than artificial systems for more general tasks, such as recognizing an animal. To further the comparison between biological and artificial neural networks, we re-trained the standard VGG 16 CNN on two independent tasks that are ecologically relevant to humans: detecting the presence of an animal or an artifact. We show that re-training the network achieves a human-like level of performance, comparable to that reported in psychophysical tasks. In addition, we show that the categorization is better when the outputs of the models are combined. Indeed, animals (e.g., lions) tend to be less present in photographs that contain artifacts (e.g., buildings). Furthermore, these re-trained models were able to reproduce some unexpected behavioral observations from human psychophysics, such as robustness to rotation (e.g., an upside-down or tilted image) or to a grayscale transformation. Finally, we quantified the number of CNN layers required to achieve such performance and showed that good accuracy for ultrafast image categorization can be achieved with only a few layers, challenging the belief that image recognition requires deep sequential analysis of visual objects.
• Abstract（参考訳）: 人間は画像を非常に効率的に分類することができ、特に動物の存在を素早く検出することができる。 近年、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づくディープラーニングアルゴリズムは、幅広い視覚分類タスクにおいて、人間よりも高い精度を達成している。 しかしながら、これらの人工ネットワークを訓練し、評価するタスクは高度に特殊化され、画像回転後の精度低下など、うまく一般化しない傾向にある。 この点において、生体視覚システムは動物を認識するなどのより一般的なタスクのために人工的なシステムよりも柔軟で効率的である。 生物と人工ニューラルネットの比較をさらに進めるために,動物や人工物の存在を検知する2つの独立したタスクについて,標準のvgg 16 cnnを再訓練した。 ネットワークの再トレーニングは、心理物理学的なタスクで報告されたのに匹敵する、人間ライクなパフォーマンスを達成している。 さらに,モデルの出力を組み合わせれば,分類が優れていることを示す。 実際、動物(例:ライオン)は、人工物(例:建物)を含む写真にはほとんど存在しない傾向にある。 さらに、これらの再訓練されたモデルは、ロバスト性から回転(例えば逆さまや傾いた画像)、グレースケール変換など、人間の精神物理学から予期せぬ行動観察を再現することができた。 最後に,このような性能を達成するのに必要なcnn層数を定量化し,超高速画像分類の精度をほんの数層で達成できることを示し,画像認識には視覚オブジェクトの深いシーケンシャル解析が必要であるという信念に異議を唱えた。

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